Cтатьи
Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 5): Escolhendo o Algoritmo do agente для MetaTrader 5
Este capítulo da série aborda algoritmos de aprendizado por reforço, focando em Q-Learning, Deep Q-Network (DQN), e Proximal Policy Optimization (PPO). Explora como essas técnicas podem ser integradas para melhorar a automação de tarefas, detalhando suas características, vantagens, e aplicabilidades
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 4): Организация функций в классах в MQL5 для MetaTrader 5
В данной статье рассматривается переход от процедурного написания кода к объектно-ориентированному программированию (ООП) в MQL5 с упором на интеграцию с REST API. Сегодня мы обсуждаем организацию функций HTTP-запросов (GET и POST) в классы и подчеркнем такие преимущества, как инкапсуляция
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 3): Создание автоматических ходов и тестовых скриптов на MQL5 для MetaTrader 5
В этой статье рассматривается реализация автоматических ходов в игре "Крестики-нолики" на языке Python, интегрированная с функциями MQL5 и модульными тестами. Цель - улучшить интерактивность игры и обеспечить надежность системы с помощью тестирования на MQL5. Изложение охватывает разработку игровой
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 2): Функции MQL5 для HTTP-взаимодействия с REST API игры "крестики-нолики" для MetaTrader 5
В этой статье расскажем о том, как MQL5 может взаимодействовать с Python и FastAPI, используя HTTP-вызовы в MQL5 для взаимодействия с игрой "крестики-нолики" на Python. В статье рассматривается создание API с помощью FastAPI для этой интеграции и приводится тестовый скрипт на MQL5, подчеркивающий
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 1): Как использовать RestAPI в MQL5 для MetaTrader 5
В этой статье мы расскажем о важности интерфейсов программирования API для взаимодействия между различными приложениями и программными системами. В ней подчеркивается роль API в упрощении взаимодействия между приложениями, позволяя им эффективно обмениваться данными и функциональными возможностями
Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Заключение): Реализация регрессионной модели для прогнозирования цен для MetaTrader 5
В данной статье описывается реализация регрессионной модели на основе дерева решений для прогнозирования цен финансовых активов. Мы уже провели подготовку данных, обучение и оценку модели, а также ее корректировку и оптимизацию. Однако важно отметить, что данная модель является лишь исследованием и
Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Часть 3): Управление файлами CSV(II) для MetaTrader 5
Данный материал - полное руководство по созданию класса в MQL5 для эффективного управления CSV-файлами. Вы поймете, как реализуются методы открытия, записи, чтения и преобразования данных и как можно использовать их для хранения и доступа к информации. Кроме того, мы обсудим ограничения и важнейшие
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть 3): Интеграция с тестером стратегии - Обзор (I) для MetaTrader 5
Многослойный перцептрон - это эволюция простого перцептрона, способного решать нелинейно разделяемые задачи. Вместе с алгоритмом обратного распространения можно эффективно обучить данную нейронную сеть. В третьей части серии статей о многослойном перцептроне и обратном распространении мы посмотрим
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть II): Реализация на Python и интеграция с MQL5 для MetaTrader 5
Уже доступен пакет Python для разработки интеграции с MQL, что открывает двери для многих возможностей, таких как изучение данных и создание и использование моделей машинного обучения. Эта встроенная интеграция MQL5 в Python открывает для нас много возможностей, которые позволяют построить от
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки для MetaTrader 5
В последнее время, с ростом популярности этих двух методов появилось много библиотек на Matlab, R, Python, C ++ и т.д., которые получают на вход обучающий набор и автоматически создают соответствующую нейронную сеть для вашей задачи. Мы постараемся понять, как работает базовый тип нейронной сети —
Форум
Уровни Фибоначчи
Я хотел бы знать, можно ли узнать уровни фибоначчи в ситуации, когда мне известны только значения, соответствующие 50% и 61,8%. Например, представьте, что я знаю только цены 50 и 61,8